材料開発の現場で、「コストと時間がかかりすぎる」「原材料の探索や最適化が難しい」とお悩みではありませんか？そんな材料開発の課題を解決に導くのが、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）です。
MIは、材料科学とデータ科学を融合させた新しいアプローチで、実験データとシミュレーションを駆使して材料開発の効率を上げることができます。とはいえ、「MIって言葉はよく聞くけど、具体的に何ができるの？」「うちの業務にどう活かせばいいの？」と疑問を感じている方も多いのではないでしょうか。
この記事では、MIに関する知見を豊富に持つCrowdChemが、MIの基本概要だけでなく、実際の業務にどう役立てられるのかを具体的な事例とともに解説します。
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）ってどんなもの？
MIとは、材料科学（マテリアルサイエンス）と情報科学（インフォマティクス）を組み合わせた言葉で、材料開発にデータ解析や機械学習などの情報技術を活用することを指します。MIは、従来の経験と勘に頼る材料開発を効率化し、新材料の開発期間短縮とコスト削減を可能にする革新的なアプローチとして注目されています。
材料開発の課題を解決！MIが注目される理由
従来の材料開発では、研究者の経験と勘に頼る部分が大きくなっていました。それは、材料特性とその要因の関係が複雑で、理論的に完全に解明されていないためです。そのため、実験と試行錯誤を繰り返し、経験則に基づいて材料設計を行う必要がありました。
しかし、この開発プロセスには膨大な時間とコストがかかります。MIは、データ解析と機械学習を駆使することで、経験則だけでは見落とされがちな材料特性の要因を見つけ出し、効率的な材料設計を可能にします。MI技術のさらなる発展と普及によって、材料開発の課題解決と革新が加速すると期待されています。
MIのメリットと価値を徹底解剖
MIの最大のメリットは、実験コストを削減できることです。コンピュータ上でのシミュレーションにより、実験回数を減らせるため、材料開発のスピードアップにもつながります。また、MIでは過去の膨大な実験データを活用するため、経験則だけでは発見できなかった新材料の探索が可能になります。
もちろんMIは万能ではありません。例えば、精度の高いシミュレーションを行うには、大量の実験データが必要で、データの収集と整備にコストがかかります。また、MIを活用するには、材料科学と情報科学の両方の知識が必要ですが、そういった人材は今のところ少ないことも課題の一つです。
しかし、これらの課題は将来的に解決される可能性が高いでしょう。AI技術の進歩により、少ないデータでも高精度なシミュレーションが可能になりつつあります。MI人材についても組織の垣根を越えて材料系の人材とIT系の人材が協力し合える体制ができれば、育成が進んでいくはずです。
そのような将来性を見据えつつ、現状のMIの価値を最大限に引き出していくにはどうしたらいいのか考えてみましょう。
従来手法とMIを比べてみたら
従来の材料開発では、研究者の経験と勘に頼って実験を繰り返すことが主流でした。しかし、この手法では試行錯誤に多くの時間とコストがかかり、新材料の開発頻度には限界がありました。
一方、MIは実験とシミュレーションを効果的に組み合わせることで、開発プロセスを大幅に削減します。特に、候補材料のスクリーニング段階では、MIによるシミュレーションが威力を発揮するでしょう。
ただし、MIですべてを代替できるわけではありません。詳細な材料設計では、実験による検証が欠かせないのです。つまり、MIと従来手法は、互いに補完し合う関係であると言えます。
材料開発のフェーズや目的に応じて、MIと従来手法を適切に使い分けることが、効率的でスピーディーな開発につながります。両者の長所を活かしながら、相互にフィードバックさせていくことが重要なのです。
日本でも世界でも！MIの応用事例
MIは国内外の企業や研究機関で導入が進んでいます。材料開発の効率化と高度化を実現するMIは、幅広い分野で活用されていますが、ここからはバッテリー材料や高性能合金などの分野で特に注目すべき実例について、ご紹介します。
次世代バッテリーを生み出すMIの力
パナソニックは、MIを活用して、二次電池や太陽電池の材料開発に取り組んでいます。具体的には、電池の高容量化を実現するために、電解質材料の開発現場で材料技術者とAI技術者が連携した新たな開発スキームを構築しました。
従来の経験に基づく探索をベースにMIを用いることで、材料探索の精度向上を図り、MIに必要な実験データを収集するため、合成から評価解析までを行える専用の実験環境を整備しました。現在はAIを活用して最適な実験条件を導き出し、データ取得のサイクルを高速化しています。
パナソニックはMIで重要な役割を果たすAIの精度向上にも注力しており、統計数理研究所と共同で、AIが苦手とする外挿による新物質の探索にも取り組みました。パナソニックは、これらの取り組みを通じて、二次電池や太陽電池に用いる革新的な材料の発見を加速させ、電池の高容量化の実現を目指しています。
高性能合金の設計を支えるMI
米国のQuesTek社は、MIを活用して高性能合金の開発を行いました。同社は、ICME（Integrated Computational Materials Engineering）と呼ばれる手法を用いて、合金設計から製造プロセス最適化までを一貫して行っています。
QuesTek社は、MI手法を用いて、航空宇宙用の高強度・高靭性ステンレス鋼「Ferrium S53」や、高温用ニッケル基超合金「QuesTek 1」などの革新的な合金を開発しました。これらの合金は、従来材料と比べて優れた特性を示し、実用化が進んでいます。
MI技術を活用することで、QuesTek社は合金開発の期間を大幅に短縮し、コストを削減することに成功しました。同社の事例は、MIが高性能材料の開発において強力なツールとなることを示しています。
材料開発を加速させるCrowdChemのMIソリューション
CrowdChemは、材料開発にMIを活用したいお客様に向けて、材料データ分析サービスを提供し、材料開発の効率化と課題解決を強力にサポートします。MIの導入をご検討中の皆様は、ぜひCrowdChemにご相談ください。
